Taller de Software Estadístico
Módulo 2
El package ggplot2
- Sirve para hacer gráficos mucho más elegantes.
- Implementa el concepto de “gramática de gráficos en capas”.
- Cuenta con muchas opciones de personalización.
install.packages("ggplot2")
require(ggplot2)Primero veamos las variables de la base de datos iris:
iris %>% str'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...Primer gráfico con ggplot2
Los gráficos con ggplot2 suelen tener la siguiente estructura
data <- rio::import(here::here("codigo","datos-sin-procesar", "owid-covid-data.csv"))
# Llamado a la función "ggplot" e indicar base de datos con la información a graficar
ggplot(data = iris) +
# Aesthetics: Cómo dibujar los distintos trazos, formas y colores del gráfico, "Bosquejo"
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length) +
# Geom del gráfico que necesitamos ver (puntos, lineas, barras, etc.)
geom_point()
Podemos omitir el nombre de los parámetros una vez que tengamos más practica.
ggplot(iris) +
aes(Sepal.Length, Petal.Length) +
geom_point()
Aesthetics
Acá vamos a indicar que variables van en el gráfico, en conjunto a parámetros adicionales según lo que necesitemos.
x: Variable que va en el eje X.y: Variable que va en el eje Y.color: Dentro de las aesthetics significa colorear según una variable categórica.fill: Dentro de las aesthetics significa rellenar de un color según una variable categórica.
Ejemplo:
Hacer un scatter plot de Sepal.Length y Petal.Length que coloree los puntos según Species.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point()
Geoms
Indica que tipo de gráfico necesitamos ver.
Entre las principales geoms se encuentran:
geom_point()
Es el gráfico de dispersión. Recomendado para identificar visualmente relaciones entre variables.
Ejemplo:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point()
geom_line()
Es el gráfico de lineas. Recomendado para graficar series de tiempo.
Ejemplo:
require(datasets)
data("economics")
economics %>% strtibble [574 x 6] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
$ date : Date[1:574], format: "1967-07-01" "1967-08-01" ...
$ pce : num [1:574] 507 510 516 512 517 ...
$ pop : num [1:574] 198712 198911 199113 199311 199498 ...
$ psavert : num [1:574] 12.6 12.6 11.9 12.9 12.8 11.8 11.7 12.3 11.7 12.3 ...
$ uempmed : num [1:574] 4.5 4.7 4.6 4.9 4.7 4.8 5.1 4.5 4.1 4.6 ...
$ unemploy: num [1:574] 2944 2945 2958 3143 3066 ...ggplot(data = economics) +
aes(x = date, y = unemploy) +
geom_line()
geom_histogram
Es el histograma. Sirve para ver la distribución de una variable
Ejemplo:
Al ser solo una variable, solo hay que especificar un argumento en aes.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length) +
geom_histogram()
geom_boxplot
Es el gráfico de caja y bigote. Sirve para ver la dispersión y cuartiles de una variable.
Ejemplo:
Al ser solo una variable, solo hay que especificar un argumento en aes.
ggplot(data = iris) +
aes(y = Sepal.Length, fill = Species) +
geom_boxplot()
geom_bar
Es el gráfico de barras. Sirve para ver con longitudes proporcionales a los valores que representan.
Ejemplo:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, fill = Species) +
geom_bar()
Argumentos de un geom:
aes(): En caso de querer usar una aesthetic distinta a la usada anteriormente.color: Colorea el gráfico según el color que indiquemos.
Ejemplo:
ggplot(data = economics) +
aes(x = date, y = unemploy) +
geom_line(color = "dodgerblue1")
fill: Rellena el gráfico según el color que indiquemos.
Ejemplo:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length) +
geom_histogram(fill = "deepskyblue1")
Podemos añadirle el argumento color para colorear los contornos con otro color:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length) +
geom_histogram(color = "deepskyblue4", fill = "deepskyblue3")
linetype: Para indicar el tipo de linea que necesitamos en el gráfico.
Ejemplo:
ggplot(data = economics) +
aes(x = date, y = unemploy) +
geom_line(linetype = "longdash")
size: Cambia el tamaño de la geom del gráfico.
Ejemplo:
ggplot(iris) +
aes(Sepal.Length, Petal.Length) +
geom_point(size = 3)
alpha: Añade transparencia a la geom gráfico.
Ejemplo:
Añadir un 50% de transparencia al gráfico.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length) +
geom_histogram(color = "deepskyblue4", fill = "deepskyblue3", alpha = 0.5)
Labs
Es una capa para indicar las etiquetas de Eje y título en los gráficos.
Ejemplo:
ggplot(data = economics) +
aes(x = date, y = unemploy) +
geom_line(color = "brown4", linetype = "solid") +
labs(x = "Año", y = "Desempleo", title = "Desempleo a través del tiempo",
subtitle = "1965 a 2010")
Lims
Es una capa para indicar los límites de los ejes.
Ejemplo.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
lims(x = c(6, 8), y = c(4, NA))
Temas
Sirve para establecer un tema de fondo:
Los temas que se pueden usar por defecto con ggplot2 son:
theme_gray:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_gray()
theme_bw:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_bw()
theme_linedraw:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_linedraw()
theme_light:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_light()
theme_dark:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_dark()
theme_minimal:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_minimal()
theme_classic:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_classic()
theme_void:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point() +
theme_void()
¡Puedes buscar muchos temas más en internet!
Gráfico ggplot como un objeto
- Podemos guardar un gráfico
ggplotcomo un objeto de R. - Es muy eficiente.
Ejemplos:
1. Distintos Geoms
Guardamos el gráfico como una variable
grafico_Sepal.Length <- ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length)Luego construimos los gráficos:
- Histograma
grafico_Sepal.Length +
geom_histogram(color = "dodgerblue4", fill = "dodgerblue3", alpha = 0.5) +
theme_bw()
- Boxplot
grafico_Sepal.Length +
geom_boxplot(aes(fill = Species)) +
coord_flip() + # Voltear ejes
theme_light()
2. Gráficos interactivos
No funcionan en archivos .pdf. Creamos una variable con el gráfico:
# install.packages("plotly")
# require(plotly)
tiempo_y_desempleo <- ggplot(data = economics) +
aes(x = date, y = unemploy) +
geom_line(color = "brown4", linetype = "solid") +
labs(x = "Año", y = "Desempleo", title = "Desempleo a través del tiempo",
subtitle = "1965 a 2010") +
theme_bw()Creamos gráfico interactivo:
tiempo_y_desempleo %>%
ggplotlyActividad
Genere un gráfico de lineas para ver la evolución de la cantidad de casos por día en Chile, Argentina y Perú en enero de 2021. ¡Personalizelo a su gusto! Hint: Use dplyr y magrittr.